Gradient Boosting Decision Tree (GBDT) 和 Extreme Gradient Boosting (XGBoost) 都是目前机器学习领域中非常流行的算法。两种算法都采用了 boosting 方法来提高分类或回归效果，但在实现细节上还是有一些区别的。

1. 损失函数

GBDT 与 XGBoost 的主要区别之一是损失函数的选择。GBDT 迭代时使用的是基尼系数（gini index）和均方误差（mean squared error），而 XGBoost 提出了一种新的损失函数——“梯度提升树”（gradient boosting tree）。梯度提升树不仅考虑了训练集预测值与真实值之间的误差，还考虑了预测值之间的差距，使得算法更加稳定。

2. 正则化方式

正则化是防止算法过拟合的重要手段。GBDT 采用了传统的正则化方法，如剪枝等。而 XGBoost 则提出了一种新的正则化方式——L1 和 L2 正则化。L1 正则化可以使模型更加稀疏，L2 正则化可以抑制模型的复杂度，两者结合可以达到更好的效果。

3. 样本权值

GBDT 和 XGBoost 对样本权值的处理也有所不同。GBDT 在训练过程中将每个样本的误差视为样本的权值，越难分类的样本被给予更高的权值，从而使算法更加关注错误率高的样本。而 XGBoost 引入了一个额外的参数——缺省权值（base score），使得样本的权值可以通过调整该参数而发生变化，在某些情况下，这种方法可以取得更好的效果。

4. 并行计算

GBDT 的计算是串行化的，即每次只能在已有树的基础上生成一棵新的树，计算效率较低。相比之下，XGBoost 实现了并行计算，可以利用多核 CPU 的优势，同时生成多棵树，使得算法的速度更快。

5. 特征重要性评估

GBDT 和 XGBoost 在特征重要性评估上的表现也不同。GBDT 通常使用信息增益或基尼系数来评估特征的重要性，而 XGBoost 则提供了一个内置函数来计算特征重要性，该函数可以根据所有树的贡献度对特征进行排序，并输出特征得分。

总的来说，GBDT 和 XGBoost 都是优秀的机器学习算法，它们都具有较高的精度和可解释性，适用于各种场景。但在具体应用中，需要根据数据集的特点和任务类型选择合适的算法，并针对算法细节进行优化。